Как разместить функцию на веб-сервере, которая возвращает значение обратно клиенту?
Я создал ML-модель, которая классифицирует изображения, и хочу внедрить ее в свое приложение. Но проблема в том, что файл слишком тяжелый и требует неоправданно много дискового пространства для андроид-приложения. Поэтому мне стало интересно, могу ли я разместить функцию Model на сервере, который вернет предсказание обратно клиенту, когда я смогу вызвать его из своего python-скрипта. Я не смог найти никаких конкретных руководств по размещению функций, которые бы возвращали результат обратно клиенту. Как же мне это сделать?
Вот функция, которую я хочу разместить-
from keras.models import load_model
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np
labels= ["Banana", "Fan", "Clock","Coin","Leaf","Paper_airplane","Pen","Phone","Spoon","Tomato"]
model = load_model('keras_model.h5')
data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)
#Here I wish to pass the image, from my python program, and recieve the prediction
def RunPrediction(img):
image = img
size = (224, 224)
image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)
image_array = np.asarray(image)
normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1
data[0] = normalized_image_array
#And I want to recieve this output in my code
prediction = model.predict(data)
return prediction
не стоит предсказывать по запросу! он должен отвечать пользователю менее 1 секунды. поэтому лучше создать модель и сохранить ее на диске. после получения запроса можно только оценить и передать тег
Вы можете разместить приложение с помощью конечной точки HTTP(s), используя любой из следующих фреймворков
- Фляга - https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/
- Бутылка - https://bottlepy.org/docs/dev/
- FastAPI - https://fastapi.tiangolo.com/
Вы можете обратиться к следующей статье, чтобы узнать о создании и размещении приложения с помощью flask.